Қолданыстағы білім беру бағдарламасы

6B06107 Деректер туралы ғылым в Әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті

  • Математика-1 (Mатематикалық талдау, ықтималдықтар теориясы және математикалық статистика)
    Несиелер: 9

    «Математика-1» пәнін меңгерудің мақсаты: математикалық талдау және ықтималдық теорияларының есептері мен теоремаларын, әдіс-тәсілдерді, қолданбалы математика мен информатика есептерін шешуге қолдану дағдыларын меңгеру.

    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Бағдарламалау технологиялары
    Несиелер: 6

    Пәннің мақсаты методологияны, негізгі парадигмаларды және заманауи бағдарламалау тілдерін пайдалана отырып, қолданбалы бағдарламаларды әзірлеу қабілетін қалыптастырудан тұрады. Бағдарламалау тілдерінің жалпы сипаттамасы. Қазіргі заманғы бағдарламалау тілдерінің базалық құрылымдары (C++, C#).

    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Ғылыми зерттеудің әдістері
    Несиелер: 5

    Мақсаты - заңдылықтарды, тұжырымдамаларды, кәсіби қызметті ғылыми зерттеуді ұйымдастыру мен басқарудың ерекшеліктерін қолдану дағдыларын қалыптастыру. Пән қазіргі ғылыми әдістемеге сәйкес ғылыми зерттеулерді ұйымдастыруды жоспарлау дағдыларын; ғылыми әзірлемелер, ғылыми байланыстар мүмкіндігі, әр түрлі деңгейдегі ғылыми гранттарға өтінім беруге, ақпараттарды іздеу тәртібінің дағдыларын қалыптастыруға бағытталған.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Экология және адам тіршілігінің қауіпсіздігі
    Несиелер: 5

    Пәннің мақсаты тірі организмдердің тіршілік ету ортасымен өзара әрекеттесу заңдылықтары, биосфераның жұмыс істеуі, зиянды, зақымдайтын факторлардан адам өмірінің қауіпсіздігін қамтамасыз ету негіздері, қауіптерден қорғау тәсілдері, авариялар, апаттар, табиғи апаттар салдарын жою жөніндегі іс-шаралар, қоршаған ортаны қорғау және табиғатты ұтымды пайдалану туралы білімді қалыптастыру.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Кәсіпкерлік
    Несиелер: 5

    Мақсаты: кәсіпкерлік теориясы мен тәжірибесін зерделеу негізінде кәсіпкерлік қызметтің практикалық дағдыларын қалыптастыру болып табылады. Студент қабілетті: жеке қызығушылықтары мен қабілеттеріне сәйкес келетін нарық мүмкіндіктерін пайдалануға; бизнесті бастау туралы бастапқы шешімді қабылдауға; қолданыстағы құқықтық нормалар шеңберінде тиімді жұмыс жасауға; стартаптың әлеуетті нарықтық мүмкіндіктерін анықтауға және бағалауға.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Абай ілімі
    Несиелер: 5

    Пәннің мақсаты - болашақ мамандардың кәсіби білімін, түсінігін, қабілетін елдің ынтымағы мен бірлігін нығайту, қоғамның интеллектуалдық әлеуетін арттыру мақсатында қолдану құзіреттілігін қалыптастыру. Қарастырылатын мәселелер:Абай ілімі туралы түсінік; Абай ілімінің қайнар көздері; Абай ілімінің құрамдас бөлімдері; Абай ілімінің категориялары; Абай ілімінің өлшеу құралдары; Абай ілімінің мәні мен маңызы.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Жемқорлыққа қарсы іс-қимылдың құқықтық негіздері
    Несиелер: 5

    Пәннің мақсаты: Сыбайлас жемқорлыққа қарсы заңнама нормаларын жетік білетін, құқық қолдану тәжірибесінде қолдана алатын, сыбайлас жемқорлықты дұрыс саралайтын жоғары білікті мамандарды, сыбайлас жемқорлыққа қарсы мәдениетті қалыптастыру. Оқытылатын болады: сыбайлас жемқорлыққа қарсы заңнама, сыбайлас жемқорлыққа қарсы іс-қимыл субъектілерінің жүйесі, жемқорлыққа ықпал ететін жағдайлар, оған қарсы саясат, жемқорлыққа қарсы күрестің халықаралық тәжірибесі.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Әл-Фараби және қазіргі заман
    Несиелер: 5

    Пәннің мақсаты: студенттердің әлемдік және ұлттық мәдениеттің даму контекстіндегі ұлы түркі ойшылы Әбу Насыр әл-Фарабидің ғылыми және философиялық мұрасы туралы түсініктерді қалыптастыру. Әл-Фараби мұрасының ерекшеліктері және оның түркі философиясының қалыптасуына тигізген әсері; шығыс философиясының Еуропалық Ренессансқа әсер ету сипаты; ұлттық және әлемдік философия тарихының дәстүрлі және қазіргі заманғы мәселелері қарастырылады.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Деректер ғылымына кіріспе
    Несиелер: 9

    Пәннің мақсаты деректер ғылымы мен аналитикадағы негізгі технологияларды, оның ішінде деректерді өндіру, машиналық оқыту, визуалдау әдістері, болжау модельдеу және статистиканы пайдалану қабілеттерін дамыту. Ғылымның математикалық құралдары. Бағдарламалық жасақтама құралдары. Машиналық оқыту: мұғаліммен бірге оқыту. Машиналық оқыту: мұғалімсіз оқыту.

    Оқу жылы - 2
    Семестр 3
  • Математика-2 (Алгебра және дискретті математика)
    Несиелер: 6

    Пәннің мақсаты қолданбалы есептерде алгебра және дискретті математика білімдерін қолдана білу қабілетін қалыптастырудан тұрады. Комплекс сандар. Матрицалар және анықтауыштар. Сызықты алгебралық теңдеулер жүйесі. Көпмүшелер. Жиындар және қатынастар және оларға қолданатын амалдар. Сандар теориясы мен комбинаторика элементтері. Графтар теориясының элементтері және буль функциялары.

    Оқу жылы - 2
    Семестр 3
  • Алгоритмдер және деректер құрылымы
    Несиелер: 9

    Пәннің мақсаты студенттерді «Алгоритмдер және деректер құрылымы» пәні мазмұнының классикалық және қазіргі жай-күйімен, сонымен қатар пән мазмұнының әр түрлі есептерге қосымшаларымен таныстыру, осы алгоритмдерді өңдейтін деректер құрылымы мен алгоритмдері арасындағы өзара байланысты көрсету.

    Оқу жылы - 2
    Семестр 3
  • Операциялық жүйелер және компьютерлік желілер
    Несиелер: 9

    Пәннің мақсаты әр түрлі операциялық жүйелердің құрылымдарымен және механизмдерімен, сонымен қатар Linux операциялық жүйесінде жұмыс істеу қабілетін дамыту. Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Linux. ОЖ-нің функциялары және архитектуралық талаптары. Ресурстарды басқарудың жалпы принциптері. Процестер. Файлдық жүйенің архитектурасы. Жадыны басқару. Кірісті басқару.

    Оқу жылы - 2
    Семестр 4
  • Жасанды интеллект негіздері
    Несиелер: 9

    Пәннің мақсаты: деректерді өңдеудің жылдамдығы мен сапасын арттыру және шешім қабылдау үшін жасанды интеллект жүйесінің компоненттерін құру және енгізу қабілетін қалыптастырудан тұрады. Жасанды интеллекттің негізгі ұғымдары. Зияткерлік агенттер. Шешім қабылдаудың байесов теориясы. Параметрлік әдістер. Кластерлеу міндеті. Параметрлік емес әдістер. Шешім ағаштары.

    Оқу жылы - 2
    Семестр 4
  • Мәліметтер базасының теориясы
    Несиелер: 6

    Пәннің мақсаты – мәліметтер қорын тұжырымдамалық, логикалық және физикалық жобалауды жүзеге асыру қабілетін дамыту; деректерді ұйымдастыру және басқару үшін сұрау тілдерін пайдаланыңыз.Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Деректерді абстракциялау және деректерді басқаруға кіріспе. Инфологиялық модельдеу және «субъекті-қатынас» моделі. Даталогикалық дизайн және реляциялық деректер моделі. SQL деректерін өңдеу тілі. Реляциялық мәліметтер базасын жобалау және тестілеу. Деректер тұтастығын қамтамасыз ету. Реляциялық емес формадағы деректер және білім. Деректерге қол жеткізудің заманауи технологиялары.

    Оқу жылы - 3
    Семестр 5
  • Үлкен деректерді модельдеу
    Несиелер: 6

    Пәннің мақсаты үлкен көлемді деректерді өңдеу және талдау жүйелерін құру мен қолдану кезінде кәсіби құзыреттілік қабілеттерін дамыту. Үлкен деректерді модельдеуге кіріспе. Деректердің мағынасы мен құзыреттілігін қарастыру. Процесті басқару. Үлкен массивтерді талдау. Өңдеу жүйелерін қолдану.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 3
    Семестр 5
  • Блокчейн технологиясы
    Несиелер: 6

    Пәннің мақсаты блокчейн технологиясын негіздеу, жобалау және практикалық жұмыста қолдану қабілеттерін дамыту. Бағдарламалық жасақтаманың архитектурасы және оның блокчейн технологиясымен байланысы. Блокчейн технологиясын анықтаудың әртүрлі тәсілдері. Блокчейн дизайны. Блокчейнге негізделген меншікті басқарудың негізгі түсініктері. Меншік құқығын құжаттау. Деректерді хэштеу. Сақталған деректерді қорғау.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 3
    Семестр 5
  • Деректерді интеллектуалды талдау
    Несиелер: 9

    Пәннің мақсаты студенттердің деректерді өндіруде негізгі тәсілдерді қолдану және аналитикалық есептерді шешу алгоритмін құру қабілетін дамыту. Мәліметтерді талдау негіздері. Мәліметтерді жинау және өңдеу. Ашық және ауытқуларды іздеңіз. Регрессиялық талдау. Сызықтық регрессия. Көпмүшелік регрессия.

    Оқу жылы - 3
    Семестр 5
  • Операцияларды зерттеу және оңтайландыру әдістері
    Несиелер: 9

    Пәннің мақсаты математикалық моделдеу және практикалық есептерді шешудің әртүрлі эвристикалық тәсілдері негізінде оңтайлы шешімдерді іздеу әдістерін қолдану қабілетін қалыптастырудан тұрады. Математикалық бағдарламалау әдістері. Дөңес жиындар туралы түсінік. Дөңес жиындар туралы теоремалар. Сызықты бағдарламалаудың жалпы есебі. Сызықты бағдарламалаудың негізгі теоремалары.

    Оқу жылы - 3
    Семестр 5
  • Табиғи тілді өңдеу (NLP)
    Несиелер: 6

    Пәннің мақсаты Python-да NLP үшін маңызды және пайдалы кітапханаларды пайдалану қабілеттерін дамыту. NLP-ге қатысты Python пакеттеріне шолу. NLP-ге кіріспе. Қарапайым мәтінмен айла-шарғы жасау. Күрделі құрылымдарды өңдеу. Табиғи. Python-да NLP машиналық аудармалары (статистикалық, ережеге негізделген, сөзбе-сөз және т.б.).

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 3
    Семестр 5
  • Машиналық оқыту
    Несиелер: 9

    Пәннің мақсаты деректерді талдаудың нақты мәселесін шешу үшін машинада оқудың қолайлы әдісін таңдау, деректерді алдын-ала өңдеуді орындау, талдау әдісінің параметрлерін конфигурациялау және алынған нәтижелерді түсіндіру қабілетін дамыту. Тепе-теңдік режимдерін талдау. Машиналық оқытуға кіріспе. Логикалық әдістер: шешімдер беретін ағаштар және шешімдер ормандары.

    Оқу жылы - 3
    Семестр 6
  • Статистикалық есептеу және деректерді талдау
    Несиелер: 6

    Пәннің мақсаты статистикалық байқауды, статистикалық мәліметтерді өңдеу мен талдаудың статистикалық әдістерін ұйымдастыру және жүргізу қабілеттерін дамыту. Статистикаға кіріспе. Статистиканың пәні, әдісі және міндеттері. Іске асыру кезеңдері және статистикалық байқаудың бағдарламалық-әдістемелік мәселелері. Статистикалық байқауды ұйымдастырудың формалары, түрлері және әдістері.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 3
    Семестр 6
  • Деректер қауіпсіздігі
    Несиелер: 6

    Пәннің мақсаты ақпараттық қауіпсіздіктің барлық салаларын, жүйелер мен желілердің қауіпсіздігін, қорғау технологиялары мен әдістерін қамтитын базалық білімдер мен дағдыларды игеру. Ақпараттық қауіпсіздік. Компьютерлік қылмыстардың жіктелуі. Интернет қолданушылары мен зиянкестері. Компьютерлік вирустардан қорғау. Компьютерді жұқтыру белгілері. Қауіпсіздік қатерлеріне қарсы әрекет ету құралдары. АТ-ортасының қауіпсіздігін басқару архитектурасы.

    Оқу жылы - 3
    Семестр 6
  • Қолданбалы деректер туралы ғылым
    Несиелер: 6

    Пәннің мақсаты деректану теориясы мен жүйелерінің негізін қалаушы элементтерінің негіздерін білу қабілетін дамыту, оның ішінде деректерді түрлендіру, мәліметтер базасы жүйелері және деректерді практикалық өңдеу қабілетін қалыптастыру. Мәліметтерді жинау және жүйелеу технологияларының негізгі түсініктері. Деректерді алдын-ала өңдеу, визуализация, алғашқы статистикалық талдау. Корреляциялық және регрессиялық талдаулар.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 3
    Семестр 6
  • Business Intelligence құралдары
    Несиелер: 6

    Пәннің мақсаты басқарушылық шешімдерді интеллектуалды қолдау мәселелерін шешуде мәліметтерді талдау технологиялары үшін бағдарламалық жасақтама құралдарын қолдану қабілетін дамыту. Іскерлік интеллект функциялары: сәйкестендіру, модельдеу, болжау, шешімдерді оңтайландыру, сезімталдықты талдау. Іскерлік интеллект әдістері. Іскерлік интеллект платформалары (BI). Мәліметтер қоймаларындағы жаңа білімдерді табу әдістері (KDD). Корпоративті ақпараттық жүйелердегі аналитикалық қосымшалар.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 3
    Семестр 6
  • Бизнес процестерді басқару
    Несиелер: 6

    Пәннің мақсаты іскерлік процесінің әдіснамасы негізінде компанияны басқару және өндірістік, маркетингтік, инновациялық, кадрлық және қаржылық қызметті басқару қабілеттерін қалыптастыру. Бизнес-процестерді басқару менеджментіне, бизнес-процестердің әдістемесі мен принциптеріне, бизнес-процестерді талдау және реинжиниринг тәсілдеріне тұжырымдаманың эволюциясы.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 3
    Семестр 6
  • Big Data экожүйелері
    Несиелер: 6

    Пәннің мақсаты - ақпараттық-талдамалық қызметті, шешімдерді қолдауды, сондай-ақ инновациялық өнімдер мен қызметтерді құруды қамтамасыз ету үшін әр түрлі деректердің үлкен көлемінен пайдалы ақпаратты жинау, өңдеу және талдаудың үлкен жылдамдығымен (үлкен деректер технологиялары) экономиканың кез келген саласында ұйымдардың басқару тиімділігі мен бәсекеге қабілеттілігін арттыру мақсатында пайдалану және құру қабілетін қалыптастыру.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 3
    Семестр 6
  • Деректер қорын басқару
    Несиелер: 6

    Пәннің мақсаты - мәліметтер қорының реляциялық жүйесін құру қабілеттерін, (Oracle, PL SQL) дерекқор құрылымдарын жобалау принциптерін, мәліметтер базасының құрылымын қалыпты формаларға келтіру әдістерін, SQL тілмен және мәліметтермен жұмыс жасаудың негізгі операцияларын орындау негіздерін үйрену.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 3
    Семестр 6
  • Іздеу жүйелері
    Несиелер: 9

    Пәннің мақсаты ашық дереккөзді толық мәтінді іздеу және нақты уақыт режимінде талдау жүйесін құру. Elastic Stack функционалдығы. Elasticsearch және Logstash-қа іздеу және кіру үшін терабайттар мен петабайттар ақпараттарын жүктеуге мүмкіндік беретін мәліметтер құбырларын тиімді құру.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 4
    Семестр 7
  • Бұлтты есептеу
    Несиелер: 9

    Пәннің мақсаты тұжырымдамаларды, технологияны, архитектурасын және заманауи іргелі мәселелерді зерттеу және шешуге арналған бұлтты есептеуіш қосымшалар қолдану қабілеттерін дамыту. Бұлтты есептеудің негізгі даму тенденциялары және технологиялар. Бұлт сәулеті. «Бұлтты» қызметтерді жобалау әдістері мен ерекшеліктері. Бұлтты есептеу қызметін ұсынудың негізгі модельдері.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 4
    Семестр 7
  • Терең оқыту
    Несиелер: 6

    Пәннің мақсаты есептеудің қарқынды міндеттерін шешу үшін терең нейрондық желілерді қолдану қабілетін дамыту. Терең жүйке желілерінің құрылғысы. Желілік архитектуралар. Терең білім алуға арналған қолданыстағы бағдарламалық қамтамасыз ету жүйелері. Білім беру сапасын бағалау. Компьютерді көру проблемасы.

    Оқу жылы - 4
    Семестр 7
  • Ұсыныс жүйелері
    Несиелер: 6

    Пәннің мақсаты Python бағдарламалау тілі негізінде ұсыным жүйелерін құру қабілетін дамыту. Python: мәліметтер типтері, функциялары, циклдар, кластар, қателер. Деректерді талдауға арналған кітапханалар: Pandas, Numpy, Matplotlib, Plotly. Машиналық оқытуды енгізу. ML жүйесін құру кезеңдері.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 4
    Семестр 7
  • Практикалық болжамдық аналитиканың модельдері мен әдістері
    Несиелер: 9

    Пәннің мақсаты студенттерде кәсіпкерлік саласындағы субъектілер мен объектілердің болашақтағы әрекетін болжау үшін болжамды талдау әдістерін қолдану қабілетін қалыптастыру болып табылады. Үлкен деректер және дәстүрлі іріктеу. Шешілетін мәселенің түрі бойынша болжамды талдау құралдарының классификаторы.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 4
    Семестр 7
  • Банк процестерінің мониторингі
    Несиелер: 9

    Пәннің мақсаты - бизнес-процестерді модельдеудің теориялық негіздерін игеру қабілетін дамыту, бизнес-процестерді талдау әдістерімен танысу, сонымен қатар банк процестеріндегі бизнес-процестерді басқару саласында білім алу.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 4
    Семестр 7
  • Деректерді әзірлеуге арналған Python жобасы
    Несиелер: 6

    Пәннің мақсаты Python тұжырымдамалары мен деректерді дайындаудың қолданбалы мәселелерін шешуге, машиналық оқыту әдістерін қолдануға және нейрондық желілерді құруға пайдалы пакеттерді ұсыну болып табылады. NumPy, SymPy, Pandas пакеттері. Деректерді визуализация: Matplotlib, seaborn, plot.ly. Git / GitHub. Кодтау мәнері бойынша ұсыныстар. Реляциялық мәліметтер базасы. SQL сұраулары.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 4
    Семестр 7
  • Бизнес-аналитика және деректерді визуализациялау
    Несиелер: 6

    Пәннің мақсаты бизнес-талдау жүргізу және бизнес жағдайын талдау үшін визуалды деректер модельдерін құру құралдарының мүмкіндіктерімен жұмыс істеу қабілетін қалыптастыру. Іскери интеллектке және деректерді визуалдауға кіріспе. Саудадағы үлкен мәліметтер. Үлкен деректердің қауіпсіздігі. Банк саласындағы үлкен мәліметтер. Рейтинг жүйесіндегі үлкен мәліметтер.

    Оқу жылы - 4
    Семестр 7
  • Деректер ғылымы үшін параллельді есептеу
    Несиелер: 6

    Пәннің мақсаты - параллельді өңдеуді қолдана отырып, бірнеше нұсқауларды бір уақытта орындау қабілетін дамыту. Параллельді өңдеуге кіріспе. Екі өкілді аппараттық платформа: көп ядролы машиналар және кластерлер. Параллель циклды жоспарлау принциптері. Барлық мүмкін регрессиялар, жақсартылған нұсқа. Хабарлама парадигмасы.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 4
    Семестр 7
  • Бағдарламалық қамтамасыз етуін жобалау және құрастыру
    Несиелер: 9

    Пәннің мақсаты объектілік-бағдарланған тәсілді қолдана отырып Интернет-банкингті / мобильді банкті жобалаудың негізгі әдістері мен құралдарын қолдану мүмкіндігін қалыптастыру және оны әртүрлі ДҚБЖ-мен жүзеге асыру. Интернет-банкингтің / мобильді банктің ақпараттық қауіпсіздікті объективті-талдауы. OБЖ негізгі элементтері: абстракция, инкапсуляция, модульдік, иерархия, типтеу, параллелизм, тұрақтылық.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 4
    Семестр 7
  • Бұлтты деректер қоймалары
    Несиелер: 9

    Пәннің мақсаты – бұлтты бағдарламалық жасақтама құралдары үшін заманауи әдіснамалар мен технологияларды зерттеу; нақты уақыт жүйелерінің математикалық негіздері, заманауи бұлтты қызметтерді ұйымдастыру принциптері және жаңа бағдарламалық жасақтама жасау мен зерттеу кезінде қолдануға болатын жүйелер. Қызмет көрсетуге бағытталған технологияларға кіріспе. Бұлттар туралы түсінік. Бұлтты қызметтердің тұжырымдамасы.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 4
    Семестр 7
  • Код ON6

    Әр түрлі статистикалық модельдерді сәйкес келтіру, бағалау, визуализация және түсіндіру арқылы деректерді талдау, статистикалық әдістерді қолдану, статистикалық бағдарламалық жасақтаманың стандартты пакеттерін қолдану.

  • Код ON10

    Тиісті құралдарды қолдана отырып, деректерді өндірудің озық әдістерін енгізу және қолдану, практикалық жағдайда әртүрлі әдістердің жарамдылығын, масштабталуы мен тиімділігін бағалау және салыстыру, деректерді өндірудің толық циклін орындау, деректерді өндірудің практикалық мәселелерін шешу.

  • Код ON1

    Әлеуметтік, саяси, мәдени институттардың Қазақстандық қоғамды жаңғыртудағы рөлінің мәнмәтінінде олардың ерекшеліктерін талдау, дүниежүзілік және еуразиялық тарихи процесс мәнмәтінінде тәуелсіз Қазақстан мемлекетінің қалыптасу кезеңдерін сипаттау.

  • Код ON12

    Күнделікті және кәсіби қарым-қатынаста шет тілін белсенді қолдану үшін коммуникативтік құзыреттіліктің қажетті және жеткілікті деңгейін меңгеру, командада жұмыс істеу, әлеуметтік, этникалық және мәдени айырмашылықтарды толерантты қабылдай отырып, өз қызметін, команда қызметін сыни бағалау.

  • Код ON3

    Операциялық жүйені конфигурациялау, деректерді берудің желілік хаттамаларын, есептеу ресурстарын шабуылдардан қорғау тетіктері мен әдістерін қолдану, деректер көздерін анықтау, деректерді талдау есептерінің әртүрлі кластарын шешу үшін масштабталатын есептеу инфрақұрылымын бейімдеу.

  • Код ON8

    Деректердің логикалық құрылымын модельдеу, деректердің құрамын, құрылымын және көздерін анықтау, деректерді қорғауды қамтамасыз ету, деректерді жинау процесін әртүрлі көздерден алынған деректердің толықтығы мен өзара байланысын қамтамасыз ету және деректерді сақтау мен өңдеуді оңтайландыру шешімдерін жасау үшін пайдалану.

  • Код ON11

    Дәйексөз және деректерді иелену, деректердің қауіпсіздігі және құпиялылығы, деректерді талдаудың салдары мен құпиялылығы сияқты салаларда кәсіби және этикалық жауапкершілікке ие болу.

  • Код ON4

    Тапсырмаға нақты талаптарды анықтаңыз, мәселені шешіңіз, алгоритмдік шешім алу үшін тиімді стратегияларды қолданыңыз, тиісті жоғары деңгейлі тілде бағдарламалау арқылы шешімдерді жүзеге асырыңыз, Деректерді талдаудың әртүрлі алгоритмдерін бағалаңыз және салыстырыңыз.

  • Код ON2

    Деректерді талдау есептерін дұрыс тұжырымдау және шешу үшін математикалық талдау, ықтималдық теориясы, алгебра және дискретті математика әдістерін, статистикалық есептеулер мен оңтайландыру принциптеріне қолдану.

  • Код ON7

    Деректерді өңдеу және шешім қабылдау жылдамдығы мен сапасын жақсарту үшін жасанды интеллект жүйелерінің компоненттерін әзірлеу және енгізу, жіктеу және регрессия үшін әртүрлі мәліметтер көріністерін жасау, енгізу және пайдалану, терең оқыту әдістерін қоса алғанда, машиналық оқытудың негізгі мәселелерін шешудің тиісті құралдары мен әдістерін анықтау.

  • Код ON5

    Берілген критерийлер негізінде тиісті масштабталатын деректерді басқару технологиясын таңдау критерийлерін белгілеу, ең жақсы өнімділікке қол жеткізу үшін мәліметтер базасын құру, мәліметтер базасындағы қауіпсіздік аспектілерін ескеру, бұлтты деректер қызметтерінің технологияларын таңдау және пайдалану, виртуализацияланған және таратылған деректерді басқарудың негізгі принциптері мен мүмкіндіктерін жинақтау.

  • Код ON9

    Үлкен деректерге негізделген технологиялық мүмкіндіктер мен инновацияларды бағалау, деректердің масштабын және бірнеше масштабтау деңгейіндегі қосымшалардың орындалу жылдамдығын бағалау, үлкен деректер экожүйесінің әдістері мен құралдарын қолдану.

6B06107 Криптология
Бакалавриат

Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті

БББТ: B057 Ақпараттық технологиялар

Қолданыстағы білім беру бағдарламасы | Оқыту тілі: Русский, Қазақша
6B06107 Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету
Бакалавриат

М. Дулатов атындағы Қостанай инженерлік-экономикалық университеті

БББТ: B057 Ақпараттық технологиялар

Қолданыстағы білім беру бағдарламасы | Оқыту тілі: Русский, Қазақша
6B06107 Киберфизикалық жүйелер
Бакалавриат

Халықаралық ақпараттық технологиялар университеті

БББТ: B057 Ақпараттық технологиялар

Қолданыстағы білім беру бағдарламасы | Оқыту тілі: Ағылшын тілі
6B06107 Mobile computing
Бакалавриат

Қазақстан-Неміс университеті

БББТ: B057 Ақпараттық технологиялар

Қолданыстағы білім беру бағдарламасы | Оқыту тілі: Русский
6B06107 Ақпараттық жүйелер
Бакалавриат

Еуразия Технологиялық Университеті

БББТ: B057 Ақпараттық технологиялар

Қолданыстағы білім беру бағдарламасы | Оқыту тілі: Русский, Қазақша, Ағылшын тілі
6B06107 Ақпараттық жүйелер және технологиялар
Бакалавриат

Рудный индустриальдық институты

БББТ: B057 Ақпараттық технологиялар

Қолданыстағы білім беру бағдарламасы | Оқыту тілі:
6B06107 Data Science
Бакалавриат

Астана халықаралық университеті

БББТ: B057 Ақпараттық технологиялар

Қолданыстағы білім беру бағдарламасы | Оқыту тілі: Русский, Қазақша, Ағылшын тілі
6B06107 Математикалық және есептеу ғылымдары
Бакалавриат

Astana IT University

БББТ: B057 Ақпараттық технологиялар

Қолданыстағы білім беру бағдарламасы | Оқыту тілі: Ағылшын тілі
Top